基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法

发布时间：2018-05-28 19:22

  本文选题：识别精度 + 梅尔倒谱系数　； 参考：《计算机应用》2014年02期

【摘要】：针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。
[Abstract]:In view of the low accuracy of Mel cepstrum coefficient MFCC in speech recognition and the fact that the influence of each dimension characteristic parameter on the recognition result is not considered. A method of feature extraction based on MFCC, inverse Mel cepstrum coefficient (IMFCCC) and if Mel cepstrum coefficient (MIDMFCC) is proposed, which is combined with Fisher criterion. Firstly, the speech signal is extracted from the three characteristic parameters of MFCC / IMFCC and MidMFCC, and the Fisher ratio of each dimension component of the three feature parameters is calculated, and the three characteristic parameters are selected by Fisher comparison to form a mixed feature parameter. Improve the recognition accuracy of high frequency information in speech. The experimental results show that the recognition rate of the new feature is higher than that of the MFCC parameter in the same environment.
【作者单位】： 重庆大学自动化学院;
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1947886